HotKV Cloud vs. Google Cloud Memorystore

Eine Memorystore-Alternative in derselben Cloud

HotKV Cloud ist eine Memorystore-Alternative in derselben Cloud. Es läuft auf Google Cloud in 42 Regionen, mit einer Multi-Threaded-Engine, die das Redis-Protokoll auf einer dedizierten Maschine pro Instanz spricht. Memorystore betreibt Valkey, Redis Cluster, Redis oder Memcached. Dieselbe Cloud, dieselben Clients, eine andere Engine.

Frühen Zugang sichern Zu den Messungen

Dieselbe Region. Dieselben Clients. Eine andere Form von Server.

Memorystore

ein Shard pro Knoten, ein Thread führt aus

HotKV Cloud

eine isolierte Maschine, jeder Kern führt aus

Eine Veranschaulichung, keine Messung. Beide laufen auf Google Cloud, und HotKV Cloud bietet 42 Regionen an. Dieselben Clients verbinden sich mit beiden. Memorystore for Valkey und for Redis Cluster verteilt Schlüssel per Hash-Slot auf Knoten, und jeder Knoten führt Befehle auf einem Thread aus. Eine HotKV-Cloud-Instanz ist eine isolierte Maschine, deren Engine auf jedem Kern ausführt.

Diese Memorystore-Alternative, als Einzelinstanz auf einer Maschine mit 160 vCPUs betrieben, führte bei 12 von 12 Befehlen gegenüber Valkey 9.1.2, mit 8.6x bis 56.6x Durchsatz. HotKV wurde für diese CPU aus dem Quellcode gebaut. Valkey 9.1.2 lief als Standard-Build. Auf kleinen Maschinen ist der Abstand kleiner.

Drop-in-Ersatz

Was bei dieser Memorystore-Alternative gleich bleibt

HotKV implementiert das Redis-Wire-Protokoll. Der Wechsel von Google Cloud Memorystore ist meist eine Änderung von Host und Zugangsdaten. Prüfen Sie die Befehlsreferenz für alles außerhalb des Kernbestands.

Dasselbe Protokoll

RESP2 und RESP3 mit HELLO-Aushandlung. HotKV meldet Clients die Redis-Version 8.4.0, Bibliotheken wählen ihre Funktionen also danach. Verbindungszeichenfolgen, Pipelines, Pub/Sub und Transaktionen funktionieren wie heute.

Dieselben Clients und Tools

Redis- und Valkey-Client-Bibliotheken, redis-cli, redis-cli --cluster und GUI-Tools verbinden sich für die Kernbefehle ohne Codeänderungen mit HotKV.

Dieselben Kernbefehle

300 Kernbefehle, Lua-Skripting und Funktionsbibliotheken, dazu die eigenen Befehlsfamilien von HotKV, wenn Sie sie möchten.

der Client, den Sie bereits verwenden
$ redis-cli -h <your-hotkv-host> -p 6379 --tls --user app --askpass
> HELLO 3
1# "server" => "hotkv"
2# "version" => "8.4.0"
3# "proto" => (integer) 3
   ... (vier weitere Felder)
> SET session:4821 "same protocol, every core"
OK
> GET session:4821
"same protocol, every core"
> TAG.SET session:4821 tenant:acme   # ein HotKV-Befehl, wenn Sie ihn möchten
(integer) 1

Das Argument für eine Memorystore-Alternative

Warum Teams eine Memorystore-Alternative suchen

Dokumentierte Eigenschaften von Google Cloud Memorystore, die Teams eine Memorystore-Alternative suchen lassen, geprüft am 21. Oktober 2026.

01

Die Engines führen Befehle auf einem Thread aus

Valkey und Redis führen Befehle auf einem einzigen Haupt-Thread pro Knoten aus. Memorystore skaliert durch das Hinzufügen von Knoten und Shards, die Sie dimensionieren und bezahlen. Eine Memorystore-Alternative mit einer Multi-Threaded-Engine skaliert zuerst innerhalb einer Maschine.

02

Shards und Knoten, die geplant werden müssen

Memorystore for Valkey und for Redis Cluster skalieren horizontal auf bis zu 250 Knoten. Die Kapazität wird in Shards und Replikaten geplant, und Mehrschlüssel-Befehle müssen innerhalb eines Hash-Slots bleiben. Bei einer Memorystore-Alternative auf einer Maschine gibt es keine Slots zu planen.

03

KI-Workloads brauchen weitere Dienste

Ein Prompt-Cache, ein semantischer Cache, Agenten-Gedächtnis und LLM-Kostenverfolgung sind keine Befehle von Valkey oder Redis. Bei HotKV sind sie Befehlsfamilien desselben Servers, ab dem Performance-Plan.

04

Betriebswerkzeuge außerhalb der Engine

Metriken fließen nach Cloud Monitoring. HotKV liefert Prometheus-Metriken vom Server selbst aus, wenn metrics-port gesetzt ist, und Latenz-Histogramme pro Befehl über LATENCY HISTOGRAM, wo immer es läuft.

Gemessen, nicht behauptet

Diese Memorystore-Alternative, gemessen. HotKV vs. Valkey 9.1.2 und Redis 8.10.2 auf einer Maschine

HotKV Ltd hat Valkey 9.1.2 und Redis 8.10.2 gemessen, die Open-Source-Engine-Familien hinter Memorystore. Beide liefen als selbst gehostete Einzelinstanzen auf derselben Maschine wie HotKV. Google Cloud Memorystore selbst wurde nicht gemessen. Es bietet eigene Builds von Valkey 9.1 und Redis 7.x an, die genauen Builds unterscheiden sich also von den gemessenen. Die Zahlen zeigen die Engines hinter dem Dienst, die faire Basis für eine Memorystore-Alternative.

12 von 12
Befehle, bei denen HotKV gegenüber Valkey den höchsten Durchsatz maß
8.6x bis 56.6x
Durchsatz von HotKV als Vielfaches von Valkey, über die 12 Befehle, bei denen es führte (MGET bis SADD)
Keine
Befehle, bei denen Valkey höher maß

HotKV Ltd hat HotKV für diese CPU aus dem Quellcode gebaut. Valkey lief als Standard-Release-Build. Beide liefen als Einzelinstanzen. Die Thread-Anzahl folgte der dokumentierten Alle-Kerne-Einstellung jedes Produkts und wurde nicht pro Produkt abgestimmt. Auf Maschinen mit wenigen Kernen ist der Abstand kleiner.

SET17.5x
HotKV
50.5M*
Valkey
2.9M
GET22.5x
HotKV
36.6M*
Valkey
1.6M
MGET8.6x
HotKV
4.6M*
Valkey
537K
SETNX29.7x
HotKV
55.3M*
Valkey
1.9M
APPEND19.4x
HotKV
25.1M
Valkey
1.3M
INCR47.3x
HotKV
90.8M
Valkey
1.9M
LPUSH37.5x
HotKV
31.6M
Valkey
842K
RPUSH49.8x
HotKV
43.8M
Valkey
878K
SADD56.6x
HotKV
50.6M*
Valkey
894K
HSET37.1x
HotKV
29.0M*
Valkey
782K
MSET24.3x
HotKV
11.3M
Valkey
465K
PING36.0x
HotKV
125.2M†
Valkey
3.5M

Operationen pro Sekunde, Median aus 3 Läufen von je 10 Sekunden. Jedes Balkenpaar ist auf den schnelleren Server bei diesem Befehl skaliert.

* Netzwerkbegrenzt: Das Netzwerk der Instanz hat dieses Ergebnis bestimmt, daher liegt das eigentliche Limit des Servers höher.

† Lastgenerator-begrenzt: Die Lastgenerator-Maschinen liefen mit mehr als 85 % CPU-Auslastung, daher ist dies ihre Obergrenze, nicht die des Servers.

Azure D160alds_v7 (AMD EPYC 9V45 (Turin), 160 vCPUs), gemessen am 9. Oktober 2026. 256-Byte-Werte, Pipeline-Tiefe 30, 5.000.000 vorbefüllte Schlüssel, gleichverteilt zufällig gelesen. Drei dedizierte Lastgenerator-Maschinen. Jeder Server lief allein als Einzelinstanz mit ausgeschalteter Persistenz. Jeder bekam alle Kerne (Redis 128 I/O-Threads, sein Maximum). HotKV Ltd hat HotKV für diese CPU aus dem Quellcode gebaut und Valkey als Standard-Release-Build betrieben. Vollständige Methode und Ergebnisse · Harness und Rohdaten

Seite an Seite

Diese Memorystore-Alternative und Google Cloud Memorystore, Funktion für Funktion

FunktionHotKVGoogle Cloud Memorystore
EngineHotKV, Multi-Threaded, C++20Valkey, Redis Cluster, Redis oder Memcached
BefehlsausführungMulti-Threaded. Jeder Kern liest, parst und führt Befehle auf einem gemeinsamen Store ausEin einziger Haupt-Thread pro Knoten (Valkey, Redis)
ProtokollRESP2 und RESP3, mit HELLO-Aushandlung. Meldet Clients die Redis-Version 8.4.0RESP2 und RESP3 (Valkey, Redis); Memcached-Protokoll
InstanzmodellJede HotKV-Cloud-Instanz ist eine eigene isolierte Maschine mit dedizierten vCores, RAM und FestplatteVerwaltete Instanzen, dimensioniert in Knoten und Shards
AbrechnungPro Instanz, monatlich oder jährlich im Voraus abgerechnet und pro Region bepreist. Ausgehender Traffic ist gebündelt, mit Aufstockungspaketen. Ist ein Bündel aufgebraucht, pausiert der ausgehende Traffic. HotKV Cloud berechnet keine Überschreitung beim ausgehenden TrafficPro Knoten (Valkey, Redis Cluster) oder pro GiB-Stunde (Redis), in 1-Sekunden-Schritten, nach der Google-Cloud-Preisliste
Verfügbarkeits-SLAKeines bei Starter, 99,9 % bei Performance, 99,95 % bei ScaleBis zu 99,99 % (Valkey und Redis Cluster, zonenübergreifend mit HA)
LLM-Prompt- und semantischer CacheEingebaut (PCACHE.*, SCACHE.*), ab dem Performance-Plan in HotKV CloudKeine Engine-Funktion
KI-Agenten-GedächtnisEingebaut (AMEM.*), ab dem Performance-Plan in HotKV CloudKeine Engine-Funktion
LLM-Token- und KostenverfolgungEingebaut (LLMBUDGET.*, LLMSTATS.*), ab dem Performance-Plan in HotKV CloudKeine Engine-Funktion
MetrikenEingebaut. Der Server liefert /metrics selbst aus, sobald metrics-port gesetzt ist (On-Premise)Cloud-Monitoring-Metriken
Key-TaggingJa (TAG.*)Nein
Nanosekunden-TTLJa (NEXPIRE, NTTL)Nein. Millisekunden-TTLs
ClientsRedis- und Valkey-Client-Bibliotheken, redis-cli, redis-cli --cluster und GUI-Tools verbinden sich für die Kernbefehle ohne CodeänderungenValkey-, Redis- und Memcached-Clients

Fairerweise

Wo Google Cloud Memorystore dieser Memorystore-Alternative voraus ist, oder einfach anders

Diese Seite zur Memorystore-Alternative ist nur nützlich, wenn sie auch diesen Teil nennt.

  • Memorystore ist in Google Cloud IAM, VPC und Cloud Monitoring integriert. Memorystore for Valkey und for Redis Cluster haben ein Verfügbarkeits-SLA von 99,99 %, wenn sie zonenübergreifend mit Hochverfügbarkeit bereitgestellt werden. Das SLA von HotKV Cloud liegt bei 99,9 % bei Performance und 99,95 % bei Scale, bei Starter gibt es keines.
  • Memorystore bietet auch Memcached an. HotKV spricht nur das Redis-Protokoll.
  • Memorystore for Valkey und for Redis Cluster skalieren ohne Ausfallzeit über Zonen hinweg aus. Eine HotKV-Cloud-Instanz ist eine Maschine, die Sie an Ort und Stelle upgraden.
  • Diese Memorystore-Alternative befindet sich im Early Access. Memorystore ist ein ausgereifter Dienst.

Der Wechsel

Von Google Cloud Memorystore zu dieser Memorystore-Alternative in vier Schritten

Was der Umstieg auf eine Memorystore-Alternative in der Praxis bedeutet.

  1. 1

    Instanz anlegen

    Wählen Sie in der HotKV-Cloud-Konsole eine Region und einen Plan. Die Instanz ist eine eigene Maschine, die für Sie bereitgestellt, gepatcht und überwacht wird.

  2. 2

    Clients umstellen

    Behalten Sie die Client-Bibliothek, die Sie bereits verwenden. Ändern Sie Host, Port und Zugangsdaten von Memorystore auf die HotKV-Instanz. TLS und Passwort-Authentifizierung sind von Anfang an aktiv, ACL-Benutzer stehen zur Verfügung. Eine Memorystore-Alternative, die dasselbe Protokoll spricht, braucht für die Kernbefehle keine Änderungen am Client.

  3. 3

    Daten übertragen

    Verwenden Sie die Tools, die Sie bereits kennen. DUMP und RESTORE, MIGRATE oder ein Wiedereinspielen Ihrer Schreibvorgänge funktionieren alle, weil HotKV diese Befehle implementiert.

  4. 4

    Einschalten, was gefehlt hat

    Vektorsuche und Key-Tagging sind Kernbefehle in jedem Plan. Prompt- und semantische Caches, Agenten-Gedächtnis und LLM-Kostenverfolgung sind ab dem Performance-Plan Befehle desselben Servers. Kein Modul, kein Sidecar, kein zweiter Dienst. Das sollte eine Memorystore-Alternative hinzufügen.

Fragen

Fragen zu dieser Memorystore-Alternative

Funktionieren meine Memorystore-Clients mit dieser Memorystore-Alternative?

Ja, für die Engines Valkey, Redis Cluster und Redis. Sie verwenden RESP2 und RESP3, die HotKV implementiert. Dieselben Client-Bibliotheken verbinden sich nach einer Änderung von Host und Zugangsdaten mit einer HotKV-Instanz. Memcached-Clients verwenden ein anderes Protokoll und tun das nicht.

Haben Sie Memorystore gebenchmarkt?

Nein. HotKV Ltd hat Valkey 9.1.2 und Redis 8.10.2 gemessen, die Open-Source-Engines hinter Memorystore. Beide liefen als selbst gehostete Einzelinstanzen auf derselben Maschine mit 160 vCPUs wie HotKV. Der verwaltete Dienst und die Builds, die er anbietet, wurden nicht gemessen. Die Zahlen beschreiben also die Engines.

Ist HotKV Cloud in denselben Regionen?

HotKV Cloud wird auf Google Cloud gehostet und bietet 42 Regionen an. Sie wählen die Region beim Checkout, und der Preis wird live dafür angezeigt.

Was bietet mir eine HotKV-Cloud-Instanz, das ein Memorystore-Knoten nicht bietet?

Diese Memorystore-Alternative gibt Ihnen eine Multi-Threaded-Engine, die jeden vCore ihrer eigenen isolierten Maschine nutzt. Vektorsuche, Key-Tagging und Nanosekunden-TTLs in jedem Plan. Prompt- und semantische Caches, Agenten-Gedächtnis, RAG und LLM-Kostenverfolgung ab dem Performance-Plan.

Stellen Sie diese Memorystore-Alternative mit den Clients auf die Probe, die Sie bereits haben

HotKV Cloud öffnet in Wellen. Jede Instanz dieser Memorystore-Alternative ist eine dedizierte Maschine mit der Multi-Threaded-Engine. Die KI-Befehlsfamilien kommen mit den Plänen Performance und Scale.

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